Strategische und operative Entscheidungen sollten in Unternehmen auf evidenzbasierten Daten beruhen. Ein Data Warehouse-System erlaubt Unternehmen die flexible und effiziente Auswertung von aus unterschiedlichen Quellen integrierten auf das Gesamtunternehmen bezogenen Datenbeständen. Die Idee stammt aus den 80er-Jahren des vorigen Jahrhunderts, wobei der Terminus erstmals von B. Devlin 1988 verwendet wurde. Durch den Einsatz der Computer, die riesige Datenmengen rasch verarbeiten konnten, kam es zur Umsetzung von Data Warehouses auf breiter Basis. Der Zweck eines Data Warehouses ist die Auswertung des im Data Warehouse befindlichen Datenbestands für unternehmerische Entscheidungen im Sinne der strategischen und operativen Steuerung der Geschäfte. Ein Data Warehouse ist abfrageorientiert konzipiert mit dem Ziel, rasche Abfragen von Massendaten und komplexen Querschnittsanalysen zu ermöglichen. Die Datensammlungen werden in der Praxis u.a. für Customer Relationship Management (CRM) und Supply Chain Management (SCM) eingesetzt. Die Herausforderung besteht nicht nur in der Datenauswertung, sondern vor allem in der Datenintegration und Datenqualitätssicherung, da die Auswertung von mangelhaften (z.B. inkonsistenten, unvollständigen oder obsoleten) Daten zu mangelhaften Ergebnissen führt, die nicht zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden sollten ("garbage in, garbage out").